基于BERT的中文命名实体识别实战之自然语言处理

简介：
本课程深入讲解并实践使用BERT模型进行中文命名实体识别的技术细节与应用方法，适合对自然语言处理领域感兴趣的开发者和研究者学习。 课程目标：完成本门课程后，您将对自然语言处理技术有更深入的理解，并能彻底掌握中文命名实体识别技术。 适用人群：自然语言处理从业者、深度学习爱好者 课程简介：作为自然语言处理的基础技术之一，命名实体识别在问答系统、机器翻译和对话系统等各个任务中扮演着重要角色。因此，深入了解并熟练运用这项技术是每一位从事自然语言处理工作的人员必备的技能。本课程结合理论与实践教学方法，旨在为大家提供帮助。 课程要求： - 开发环境：Python3.6.5 和 Tensorflow1.13.1； - 开发工具：Pycharm； - 学员基础：具备一定的 Python 及深度学习基础知识。 通过该课程的学习，学员们能够掌握命名实体识别的关键技术，并在实际操作中编写代码。